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為了決定使用哪個(gè)實(shí)現(xiàn)，我們需要知道哪個(gè)版本的 search 函數(shù)更快一些：是直接使用 for 循環(huán)的版本還是使用迭代器的版本。

我們運(yùn)行了一個(gè)性能測(cè)試，通過將阿瑟·柯南·道爾的“福爾摩斯探案集”的全部?jī)?nèi)容加載進(jìn) String 并尋找其中的單詞 “the”。如下是 for 循環(huán)版本和迭代器版本的 search 函數(shù)的性能測(cè)試結(jié)果：

test bench_search_for  ... bench:  19,620,300 ns/iter (+/- 915,700)
test bench_search_iter ... bench:  19,234,900 ns/iter (+/- 657,200)

結(jié)果迭代器版本還要稍微快一點(diǎn)！這里我們將不會(huì)查看性能測(cè)試的代碼，我們的目的并不是為了證明他們是完全等同的，而是得出一個(gè)怎樣比較這兩種實(shí)現(xiàn)方式性能的基本思路。

對(duì)于一個(gè)更全面的性能測(cè)試，將會(huì)檢查不同長(zhǎng)度的文本、不同的搜索單詞、不同長(zhǎng)度的單詞和所有其他的可變情況。這里所要表達(dá)的是：迭代器，作為一個(gè)高級(jí)的抽象，被編譯成了與手寫的底層代碼大體一致性能代碼。迭代器是 Rust 的 零成本抽象（zero-cost abstractions）之一，它意味著抽象并不會(huì)引入運(yùn)行時(shí)開銷，它與本賈尼·斯特勞斯特盧普（C++ 的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)者）在 “Foundations of C++”（2012） 中所定義的 零開銷（zero-overhead）如出一轍：

In general, C++ implementations obey the zero-overhead principle: What you don’t use, you don’t pay for. And further: What you do use, you couldn’t hand code any better.

• Bjarne Stroustrup "Foundations of C++"

從整體來說，C++ 的實(shí)現(xiàn)遵循了零開銷原則：你不需要的，無需為他們買單。更有甚者的是：你需要的時(shí)候，也不可能找到其他更好的代碼了。

• 本賈尼·斯特勞斯特盧普 "Foundations of C++"

作為另一個(gè)例子，這里有一些取自于音頻解碼器的代碼。解碼算法使用線性預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)運(yùn)算（linear prediction mathematical operation）來根據(jù)之前樣本的線性函數(shù)預(yù)測(cè)將來的值。這些代碼使用迭代器鏈來對(duì)作用域中的三個(gè)變量進(jìn)行了某種數(shù)學(xué)計(jì)算：一個(gè)叫 buffer 的數(shù)據(jù) slice、一個(gè)有 12 個(gè)元素的數(shù)組 coefficients、和一個(gè)代表位移位數(shù)的 qlp_shift。例子中聲明了這些變量但并沒有提供任何值；雖然這些代碼在其上下文之外沒有什么意義，不過仍是一個(gè)簡(jiǎn)明的現(xiàn)實(shí)中的例子，來展示 Rust 如何將高級(jí)概念轉(zhuǎn)換為底層代碼：

let buffer: &mut [i32];
let coefficients: [i64; 12];
let qlp_shift: i16;

for i in 12..buffer.len() {
    let prediction = coefficients.iter()
                                 .zip(&buffer[i - 12..i])
                                 .map(|(&c, &s)| c * s as i64)
                                 .sum::<i64>() >> qlp_shift;
    let delta = buffer[i];
    buffer[i] = prediction as i32 + delta;
}

為了計(jì)算 prediction 的值，這些代碼遍歷了 coefficients 中的 12 個(gè)值，使用 zip 方法將系數(shù)與 buffer 的前 12 個(gè)值組合在一起。接著將每一對(duì)值相乘，再將所有結(jié)果相加，然后將總和右移 qlp_shift 位。

像音頻解碼器這樣的程序通常最看重計(jì)算的性能。這里，我們創(chuàng)建了一個(gè)迭代器，使用了兩個(gè)適配器，接著消費(fèi)了其值。Rust 代碼將會(huì)被編譯為什么樣的匯編代碼呢？好吧，在編寫本書的這個(gè)時(shí)候，它被編譯成與手寫的相同的匯編代碼。遍歷 coefficients 的值完全用不到循環(huán)：Rust 知道這里會(huì)迭代 12 次，所以它“展開”（unroll）了循環(huán)。展開是一種移除循環(huán)控制代碼的開銷并替換為每個(gè)迭代中的重復(fù)代碼的優(yōu)化。

所有的系數(shù)都被儲(chǔ)存在了寄存器中，這意味著訪問他們非常快。這里也沒有運(yùn)行時(shí)數(shù)組訪問邊界檢查。所有這些 Rust 能夠提供的優(yōu)化使得結(jié)果代碼極為高效?，F(xiàn)在知道這些了，請(qǐng)放心大膽的使用迭代器和閉包吧！他們使得代碼看起來更高級(jí)，但并不為此引入運(yùn)行時(shí)性能損失。

總結(jié)

閉包和迭代器是 Rust 受函數(shù)式編程語言觀念所啟發(fā)的功能。他們對(duì) Rust 以底層的性能來明確的表達(dá)高級(jí)概念的能力有很大貢獻(xiàn)。閉包和迭代器的實(shí)現(xiàn)達(dá)到了不影響運(yùn)行時(shí)性能的程度。這正是 Rust 竭力提供零成本抽象的目標(biāo)的一部分。

現(xiàn)在我們改進(jìn)了我們 I/O 項(xiàng)目的（代碼）表現(xiàn)力，讓我們看一看更多 ?cargo? 的功能，他們將幫助我們準(zhǔn)備好將項(xiàng)目分享給世界。